基于改进遗传算法的确定范围内SVM参数选择

• 作者: 李华平 甘旭升 高海龙
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 支持向量机 递阶编码 共享函数
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 134-137
• 页数: 4页
• 分类号: TP271
• 字数: 3518字
• 语种: 中文

摘要

提出了在确定范围内采用改进遗传算法自动选择支持向量机(SVM)参数的方法.首先,通过分析SVM的参数取值与模型性能的关系,确定各参数的限定范围,然后,分析了遗传算法的不足,通过引入递阶编码、小生境共享和自适应交叉概率等技术对其进行改进,最后,以所确定的范围作为搜索区间,利用改进的遗传算法自动选择SVM参数.实验结果验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甘旭升		27	159	7.0	11.0
2	李华平		4	14	3.0	3.0